一种基于激活函数改进的YOLOv3算法（计算机视觉）

本发明提出了一种基于激活函数改进的YOLOv3算法，提高了检测平均准确率。激活函数将非线性特性的激活函数引入网络中，从而保证网络的学习能力。首先准备当前目标检测领域通用PASCAL VOC数据集；其次重建现有算法YOLOv3网络模型，训练过程中采用Adam算法作为优化算法，检测其性能；然后将改进版激活函数嵌入YOLOv3算法模型中进行训练并作性能评价；最后对比经典的YOLOv3算法，分析测试结果。本发明提出的基于激活函数改进的YOLOv3算法，相比经典的YOLOv3算法，在通用PASCAL VOC数据集上，mAP指标提升了接近1％，另外该模块也没有引入更多的计算量，与原模型相比，实时性没有受到影响。该模块仍然能够嵌入其他经典算法模型中做对比测试，更具适用性，且具有更高的鲁棒性。

《一种基于激活函数改进的YOLOv3算法（计算机视觉）》是一发明专利，专利号为 2020108807851，当前法律状态为已下证，由西安电子科技大学;陕西理工大学提出申请，发明人为王兰美;朱衍波;褚安亮;廖桂生;王桂宝;孙长征;贾建科，申请日期为2020-08-28，公开（公告）日期为2024-02-09，国际专利分类号（IPC）为 G06V10/82(2022.01)I;G06V10/762(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/44(2022.01)I;G06V10/52(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/048(2023.01)I;G06N3/084(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉，嵌入式AI，激活函数改进，YOLOv3，目标检测，深度学习，神经网络，模型优化，图像识别，实时检测，精度提升，收敛加速，边缘计算，智能安防，自动驾驶，工业质检，交通目标，机器人视觉，特征提取，算法增强。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种基于激活函数改进的YOLOv3算法，提高了检测平均准确率。激活函数将非线性特性的激活函数引入网络中，从而保证网络的学习能力。首先准备当前目标检测领域通用PASCAL VOC数据集；其次重建现有算法YOLOv3网络模型，训练过程中采用Adam算法作为优化算法，检测其性能；然后将改进版激活函数嵌入YOLOv3算法模型中进行训练并作性能评价；最后对比经典的YOLOv3算法，分析测试结果。本发明提出的基于激活函数改进的YOLOv3算法，相比经典的YOLOv3算法，在通用PASCAL VOC数据集上，mAP指标提升了接近1％，另外该模块也没有引入更多的计算量，与原模型相比，实时性没有受到影响。该模块仍然能够嵌入其他经典算法模型中做对比测试，更具适用性，且具有更高的鲁棒性。

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